por un usuario tipo. # 3) Descripción técnica del proyecto: lenguajes, librerías, licencias, descripción técnica del proyecto. #4) La/s visualizaciones realizadas
# Limpiamos el workspace, por si hubiera algun dataset o informacion cargada
rm(list = ls())
# Limpiamos la consola
cat("\014")# source("loadPackages.R")
packages <- c("ggplot2","ggpubr","readr","plotly","tidyverse","lubridate",
"magrittr","funModeling","skimr", "rgdal", "zoo")
new <- packages[!(packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(new)) install.packages(new)
a=lapply(packages, require, character.only=TRUE)Procedemos a cargar el conjunto de datos
seasons_impute <- read.csv('../Work/seasons_impute.csv', sep = ',', header = TRUE)
waspbusters <- read.csv('../Work/WaspBusters_20210504_LARVAE.csv', sep = ',', header = TRUE)
wb_geo <- read.csv('../Work/WBds01_GEO.csv', sep = ',', header = FALSE,
skip =0)
wb_meteo <- read.csv('../Work/WBds02_METEO.csv', sep = ',', header = TRUE)
wb_queen_wasp <- read.csv('../Work/WBds03_all_the_queens_wasps.csv', sep = ',')
estaciones <- read.csv('../data/estaciones.csv', sep = ',')
fruta <- read.csv('../data/fruta.csv', sep = ',')
met <- read.csv('../data/met.csv', sep = ',')
nido <- read.csv('../data/nido.csv', sep = ',')%>%
dplyr::select(1,4,6,7,8,9,0,11,12,13,14,16,19)
loc_estaciones <- read.csv('../Input_open_data/ds05_LOCALIZACION-ESTACIONES-METEOROLOGICAS.csv', sep = ';')loc_estaciones1 <- loc_estaciones[complete.cases(loc_estaciones),]
loc_estaciones2 <- data.frame(x=loc_estaciones1$YUTM,y=loc_estaciones1$XUTM)
coordinates(loc_estaciones2) <- ~x+y
class(loc_estaciones2)## [1] "SpatialPoints"
## attr(,"package")
## [1] "sp"proj4string(loc_estaciones2) <- CRS("+proj=utm +zone=31+datum=WGS84 +units=m +ellps=WGS84")
loc_estaciones3 <- spTransform(loc_estaciones2,CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))df_loc_est <- as.data.frame(loc_estaciones3)
data_loc_est <- cbind(loc_estaciones,df_loc_est)
data_loc_est$latitude <- data_loc_est$x+4.219
data_loc_est$longitude <- data_loc_est$y-6.62
# Seleccionamos los datos que nos interesas
data_loc_est <- data_loc_est %>%
select(1,2,3,6,9,10)colnames(nido)<-c("id","fecha","usuario", "municipio", "direccion", "especie","altura","diametro","longitude","latitude","estado","agente")
nido$fecha <- as.Date(nido$fecha)
nido$longitude <- gsub(",",".",nido$longitude)
nido$longitude <- as.integer(nido$longitude)
nido$latitude <- gsub(",",".",nido$latitude)
nido$latitude <- as.integer(nido$latitude)Convertir UTM en
# library(rgdal)
nido <- nido[complete.cases(nido),]
nido1 <- data.frame(x=nido$latitude,y=nido$longitude)
coordinates(nido1) <- ~x+y
class(nido1)## [1] "SpatialPoints"
## attr(,"package")
## [1] "sp"proj4string(nido1) <- CRS("+proj=utm +zone=31+datum=WGS84 +units=m +ellps=WGS84")
nido2 <- spTransform(nido1,CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))Fisionar SpatianPoint a Nido
DF <- as.data.frame(nido2)
data_nido <- cbind(nido,DF)
data_nido$latitude <- data_nido$x+4.219
data_nido$longitude <- data_nido$y-6.62Obtener Mes y año
data_nido[, "año"] <- as.numeric(format(data_nido[,"fecha"], "%Y"))
data_nido[, "mes"] <- as.numeric(format(data_nido[,"fecha"], "%m"))
mymonths <- c("Jan","Feb","Mar",
"Apr","May","Jun",
"Jul","Aug","Sep",
"Oct","Nov","Dec")
#add abbreviated month name
data_nido <- transform(data_nido, mes = month.abb[mes])
head(data_nido)Guardamos el fichero
write.csv(data_nido,'data/data_nido.csv', row.names = FALSE)library(ggpmisc)
nidos_fechas <- data_nido%>%
select(fecha,especie)%>%
group_by(fecha,especie)%>%
mutate(num_nidos = n())%>%
arrange(fecha)
nidos_fechas <- nidos_fechas[!duplicated(nidos_fechas), ]
ggplotly(ggplot(data = nidos_fechas, aes(x = fecha, y = num_nidos, color = especie)) +
geom_point() +
geom_smooth(method=lm) +
theme_bw())nidos_municipio <- data_nido%>%
select(fecha, municipio)%>%
group_by(month=floor_date(fecha, "month"),municipio) %>%
mutate(num_nidos = n())%>%
arrange(month)
nidos_municipio <- nidos_municipio[!duplicated(nidos_municipio), ]
ggplotly(ggplot(data = nidos_municipio, aes(x = fecha, y = num_nidos, color = municipio)) +
geom_line() +
theme_bw())by_cod <- fruta %>% group_by(CODIGO.MUNICIPIO)%>% distinct()
head(by_cod)by_cod_list <- fruta %>% group_by(CODIGO.MUNICIPIO)%>% distinct() %>%
summarise(alltypes = paste(PRODUCTODES_C, collapse=", ") )
head(by_cod)head(seasons_impute)seasons_impute$month1 <- str_replace_all(
seasons_impute$month, # column we want to search
c("ENE" = "1","FEB" = "2","MAR" = "3","ABR" = "4","MAY" = "5","JUN" = "6",
"JUL" = "7","AGO" = "8","SEP" = "9","OCT" = "10","NOV" = "11","DIC" = "12") # each string schould be matched with a replacement
)
seasons_impute$month1 <- as.numeric(seasons_impute$month1)
seasons_impute$year <- as.numeric(seasons_impute$year)
seasons_impute$fecha2 <- as.yearmon(paste(seasons_impute$year, seasons_impute$month1), "%Y-%m")
seasons_impute$fecha1<-as.Date(with(seasons_impute,paste(year,month1,sep="-")),"%Y-%m")
weather <- transform(seasons_impute, fecha = as.Date(as.yearmon(paste(year, month1, sep = "-"))))
weather <- weather %>%
dplyr::select(47,4,5,8:43)
weather[, "año"] <- as.numeric(format(weather[,"fecha"], "%Y"))
weather[, "mes"] <- as.numeric(format(weather[,"fecha"], "%m"))Fusionamos los datos de las estaciones metereologicas con la localización
weather_df <- merge(weather, data_loc_est, by.x = "codigo", by.y = "CODIGO")
weather_df <- weather_df %>%
select(2,1,40:46,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24,26,28,30,32,34,36,38)Guardamos el fichero
write.csv(weather_df,'data/weather.csv')